कृषि में रोबोटिक्स: 2023 के उपयोग और सीमाएँ

कृषि में संसाधन बचाने, उत्पादन सुधारने और बर्बादी घटाने के लिए कई तकनीकों का उपयोग होता है। रोबोटिक्स उनमें से एक है। यह लेख 2023 की तकनीक और उस समय उपलब्ध कंपनी संबंधी जानकारी पर आधारित है।

खेती और खाद्य उत्पादन के कुछ काम स्वचालित किए जा सकते हैं, जिससे उत्पादकता और पर्यावरणीय प्रदर्शन में सुधार हो सकता है। वास्तविक परिणाम उपयोग, लागत और संचालन पर निर्भर करते हैं।

कृषि में रोबोटिक्स 

हाथ से किए जाने वाले काम समय लेने वाले और शारीरिक रूप से कठिन हो सकते हैं, खासकर व्यस्त मौसम में। लेकिन रोबोट का उपयोग न करने का अर्थ यह नहीं कि खेती घाटे में है या किसान को मौसम और मिट्टी की जानकारी नहीं है। किसान कई तरह की मशीनों, अनुभव और सूचना स्रोतों का उपयोग करते हैं।

सेंसर, इंटरनेट से जुड़े उपकरण, डेटा प्रबंधन, एल्गोरिदम, रोबोट और ड्रोन विशिष्ट कामों में मदद कर सकते हैं। ये सभी उपकरण रोबोट नहीं हैं और सभी प्रणालियाँ AI का उपयोग नहीं करतीं।

इनसे समय और कुछ संसाधन बच सकते हैं, लेकिन योजना, रखरखाव और आर्थिक व्यवहार्यता का आकलन आवश्यक है।

भविष्य की खाद्य माँग भी इन तकनीकों में रुचि बढ़ाती है। उस समय के संयुक्त राष्ट्र के जनसंख्या अनुमान के अनुसार विश्व की आबादी 2022 के लगभग 8 अरब से बढ़कर 2050 में 9.7 अरब हो सकती थी। यह उस अवधि का पूर्वानुमान है, आज की जनसंख्या का आँकड़ा नहीं। खाद्य माँग केवल आबादी से निर्धारित नहीं होती।

2023 के एक बाजार पूर्वानुमान में कृषि रोबोट बाजार का आकार 13.5 अरब अमेरिकी डॉलर और 2028 तक संभावित आकार 40.1 अरब डॉलर बताया गया था। यह अनुमान MarketsandMarkets ने प्रकाशित किया था। इसकी बाजार परिभाषा और मान्यताएँ महत्त्वपूर्ण हैं; परिणाम सुनिश्चित नहीं था। उत्तर अमेरिका की स्थिति को केवल ई-कॉमर्स जैसे दूसरे क्षेत्रों में स्वचालन से नहीं समझाया जा सकता। 

कृषि में उपयोग

प्रणालियों के काम, व्यावसायिक उपलब्धता और निगरानी की जरूरतें अलग-अलग हैं। हर खेत के लिए लाभ और लागत का अलग आकलन चाहिए।

स्वचालित ट्रैक्टर और चालक सहायता प्रणालियाँ खेत के कुछ निश्चित काम कर सकती हैं। स्थान निर्धारण और सेंसर इसमें मदद करते हैं; GPS अकेले जानवरों या अचानक आने वाली बाधाओं की पहचान नहीं करता। संबंधित क्षेत्र है स्वचालित वाहन तकनीक, लेकिन खेतों में उसके उपयोग की अपनी शर्तें और सीमाएँ हैं।

कुछ फलों और सब्जियों की कटाई और पैकिंग के लिए रोबोट उपलब्ध हैं। गति, फल को होने वाली क्षति, पकने की पहचान और लागत फसल व प्रणाली पर निर्भर करती हैं। रोबोट से अधिक उपज मिलना सुनिश्चित नहीं होता।

पशुपालन में दूध दुहना, चारा वितरित करना और चरागाह की निगरानी जैसे कुछ काम स्वचालित हो सकते हैं। इससे दोहराव वाला काम घट सकता है, लेकिन पशुओं की देखभाल और मानवीय निगरानी जरूरी रहती हैं। 

विशेष प्रणालियाँ फसल की स्थिति या उपयुक्त सेंसर से मिट्टी का pH माप सकती हैं। उपकरण के अनुसार छँटाई, खरपतवार हटाने, कीटनाशक छिड़काव और सिंचाई में भी मदद मिल सकती है।

यांत्रिक निराई और लक्षित छिड़काव अलग तरीके हैं। कैमरों से खरपतवार पहचानकर किसी औजार को नियंत्रित किया जा सकता है या शाकनाशी का छिड़काव चुनी हुई जगहों तक सीमित किया जा सकता है। 

कृषि रोबोटिक्स में विकास

नई तकनीक श्रमिकों की कमी और सीमित भूमि या जल संसाधनों से निपटने में मदद कर सकती है। उसका चुनाव खेत की वास्तविक जरूरतों के अनुसार होना चाहिए।

2023 में इस क्षेत्र में व्यावसायिक उत्पाद और शोध प्रोटोटाइप दोनों थे। उपलब्धता, लागत और अपेक्षाओं का आकलन करते समय यह अंतर महत्त्वपूर्ण है।

खेत पर स्वचालन

एक प्रणाली में निम्न घटकों का संयोजन हो सकता है:

• कृषि मशीनरी
• कंप्यूटर सिस्टम
• इलेक्ट्रॉनिक्स
• रासायनिक सेंसर
• डेटा प्रबंधन 

स्वचालित मशीनें कुछ कामों में सटीकता और संसाधन उपयोग सुधार सकती हैं। उपज फिर भी मौसम, फसल और अन्य परिस्थितियों पर निर्भर रहती है।

समय की बचत से दूसरे कामों के लिए अवसर मिल सकता है। लेकिन इस दावे के लिए प्रमाण नहीं दिया गया था कि रोबोट के कारण अधिकांश किसान पहले से अधिक समय परिवार के साथ बिता रहे थे। रखरखाव और प्रणाली प्रबंधन में भी श्रम लगता है।

भौगोलिक सूचना प्रणाली

GIS मानचित्रों और स्थान आधारित जानकारी को जोड़ता है, जिसमें उपग्रह से प्राप्त डेटा भी शामिल हो सकता है। इससे बुवाई और संसाधन उपयोग संबंधी फैसलों में मदद मिलती है। सुदूर संवेदन से मिट्टी के सभी पोषक तत्त्व अपने आप नहीं मापे जाते।

मानचित्र और पशुओं की गतिविधि का डेटा चरागाह प्रबंधन में सहायक हो सकते हैं। ये पशु चिकित्सक के आकलन या पोषण संबंधी विश्लेषण का विकल्प नहीं हैं।

बहुस्तरीय खेती

वर्टिकल फार्मिंग में फसलें एक के ऊपर एक कई स्तरों पर उगाई जाती हैं। यह हर प्रकार की इनडोर खेती का पर्याय नहीं है। हाइड्रोपोनिक्स, एयरोपोनिक्स और एक्वापोनिक्स अलग विधियाँ हैं, जिनमें पानी और पोषक तत्त्वों की व्यवस्था अलग होती है।

नियंत्रित वातावरण पानी और जगह बचा सकता है तथा मौसम के प्रभाव को सीमित कर सकता है। लेकिन प्रकाश, तापमान नियंत्रण, निवेश और फसल का चुनाव लागत और पर्यावरणीय प्रभाव निर्धारित करते हैं। रोबोट कुल लागत घटने की गारंटी नहीं देते।

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ड्रोन

ड्रोन पौधों की वृद्धि और स्थिति की तस्वीरें व माप एकत्र कर सकते हैं। उपकरण और लागू नियमों के अनुसार लक्षित छिड़काव भी संभव है। निगरानी समस्याएँ पहचानने में मदद करती है, लेकिन अपने आप सूखा, बाढ़ या बीमारी नहीं रोकती।

ड्रोन पशुओं का स्थान पता लगाने और चरागाह देखने में मदद कर सकते हैं। तापीय तस्वीरों की व्याख्या जरूरी है; वे अपने आप किसी बीमारी का निदान नहीं हैं।

परागण के लिए रोबोट

परागण कई फसलों में निषेचन और बीज बनने में मदद करता है। प्राकृतिक परागणकर्ताओं और उनके आवासों की रक्षा का महत्त्व बना रहता है। 

इस क्षेत्र में जमीन पर चलने वाले ग्रीनहाउस रोबोट से लेकर छोटे उड़ने वाले शोध प्रोटोटाइप तक शामिल हैं। कुछ प्रणालियाँ सेंसर, कैमरे या कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं। हर छोटा रोबोट स्वतंत्र रूप से उड़ने या खेत में सफल परागण करने में सक्षम नहीं है। 

2023 के उड़ने वाले शोध प्रोटोटाइप सभी फसलों और हर मौसम में उपयोग योग्य सामान्य व्यावसायिक समाधान नहीं थे। इन्हें कुछ ग्रीनहाउस फसलों के लिए उपलब्ध रोबोट से अलग समझना चाहिए। सटीकता, लागत और उपज पर प्रभाव का परीक्षण हर उपयोग में जरूरी है।

रोबोट से परागण करने पर पारिस्थितिकी तंत्र या जैव विविधता अपने आप बहाल नहीं हो जाती। यह एक पूरक तकनीक हो सकती है; प्राकृतिक परागणकर्ताओं की रक्षा अलग और आवश्यक काम है।

लेज़र से पक्षियों को दूर रखना

पक्षियों को डराकर फसल की क्षति कम करने के लिए पारंपरिक बिजूके और लेज़र प्रणाली अलग तरीके हैं। इनमें से कोई भी सभी पक्षियों और कृंतकों के विरुद्ध सार्वभौमिक समाधान नहीं है। 

यूनिवर्सिटी ऑफ रोड आइलैंड की शोधकर्ता रेबेका ब्राउन ने मक्के के खेतों में घूमती हरी लेज़र किरण का परीक्षण किया। वर्णित खेत की चौड़ाई लगभग 600 फुट, यानी 183 मीटर तक थी। किरण फसल के ऊपर घूमती थी और इलेक्ट्रॉनिक हिस्से एक पात्र में सुरक्षित रखे जाते थे। खेत की बनावट से परिणाम प्रभावित हुआ और सभी पक्षी दूर नहीं हुए। दिन में किरण कम दिखने का अर्थ यह नहीं कि वह हानिरहित है।

पशुपालन की तकनीक

दूध दुहने, चारा बाँटने और सफाई की स्वचालित प्रणालियाँ दोहराव वाला काम घटा सकती हैं। चारे की मात्रा सही निर्धारित करनी होती है। सफाई से परिसर पूरी तरह रोगमुक्त नहीं हो जाता और पशुओं की निगरानी आवश्यक रहती है।

सेंसर दूध उत्पादन, गतिविधि और स्वास्थ्य या प्रजनन के कुछ संकेतों की निगरानी कर सकते हैं। लेख में रोबोट अपनाने के 12 प्रतिशत और पाँच वर्षों में 20 प्रतिशत तक पहुँचने के अनुमान का भौगोलिक क्षेत्र और सांख्यिकीय आधार स्पष्ट नहीं था। इन्हें वैश्विक तथ्य नहीं माना जा सकता। आभासी बाड़ पशुओं की गतिविधि को संकेतों से निर्देशित करती है; वह उन्हें दूर से शारीरिक रूप से स्थानांतरित नहीं करती। 

2023 के कंपनी उदाहरण

निम्न जानकारी लेख के समय की है। शेयर भाव और वित्तीय अनुपात ऐतिहासिक हैं, जबकि एम्बेड किए गए चार्ट बदल सकते हैं। ये उदाहरण निवेश की सिफारिश नहीं हैं।

1. FarmWise

FarmWise कृषि तकनीक विकसित करती थी। लेख में नौ वित्तपोषण दौर में 7.39 करोड़ अमेरिकी डॉलर जुटाने का उल्लेख था। इसका संदर्भ डेटाबेस CB Insights था। यह उस समय लेख में दी गई जानकारी है, वर्तमान वित्तपोषण का सत्यापित कुल नहीं। कंपनी कैमरों और यांत्रिक औजारों से सब्जी के खेतों में चुनिंदा खरपतवार हटाने पर काम करती थी। 

FarmWise ने 14 फरवरी 2023 को World Ag Expo में Vulcan प्रस्तुत किया। यह कैमरों और डीप लर्निंग से पौधों की पहचान करने वाला यांत्रिक निराई उपकरण था। स्वचालित पहचान का अर्थ यह नहीं कि पूरी मशीन बिना चालक चलती है। 

2. Deere & Company

John Deere नाम से परिचित Deere & Company कृषि मशीनरी और स्वचालन पर काम करती है। लेख में 382.20 डॉलर का शेयर भाव और वर्ष की शुरुआत से 10.86 प्रतिशत गिरावट 2023 की एक समय विशेष की स्थिति थी, वर्तमान भाव या प्रतिफल नहीं। 

DE मूल्य चार्ट

उसी ऐतिहासिक विवरण में बाजार पूँजीकरण 110.07 अरब डॉलर, लाभांश प्रतिफल 1.41 प्रतिशत, P/E 11.30 और इक्विटी पर प्रतिफल 47.73 प्रतिशत था। ये वर्तमान आँकड़े या सुनिश्चित प्रतिफल नहीं हैं। Deere ने 30 जुलाई 2023 को समाप्त वित्त वर्ष की तीसरी तिमाही में 2.978 अरब डॉलर का शुद्ध लाभ दर्ज किया।

3. Carbon Robotics

Carbon Robotics खरपतवार पहचानने और नष्ट करने के लिए कैमरों और लेज़र का उपयोग करती है। 2022–2023 की व्यावसायिक LaserWeeder ट्रैक्टर से जुड़ने वाला उपकरण थी। इसे 2021 के स्वतंत्र रूप से चलने वाले प्रदर्शन प्रोटोटाइप से अलग समझना चाहिए। स्वचालित लेज़र नियंत्रण और चालक रहित वाहन एक ही चीज नहीं हैं। 

कंपनी ने अप्रैल 2023 में 3 करोड़ अमेरिकी डॉलर जुटाने की घोषणा की, जिससे तब तक का कुल वित्तपोषण 6.7 करोड़ डॉलर हुआ। 17 अमेरिकी राज्यों और तीन कनाडाई प्रांतों का उल्लेख उस समय की आपूर्ति योजना में था; यह वर्तमान पहुँच या सभी आपूर्तियाँ पूरी होने का प्रमाण नहीं है।

4. Trimble

Trimble (TRMB) के लिए लेख में 42.41 डॉलर का ऐतिहासिक भाव, वर्ष की शुरुआत से 16.12 प्रतिशत गिरावट, P/E 31.61 और इक्विटी पर प्रतिफल 8.16 प्रतिशत दिया गया था। 2023 की तीसरी तिमाही का राजस्व 95.73 करोड़ डॉलर था, लगभग 8.2 प्रतिशत सालाना वृद्धि। समायोजित गैर-GAAP प्रति शेयर आय 0.68 डॉलर थी, जबकि GAAP के अनुसार यह 0.30 डॉलर थी। 

उस तिमाही के अंत में लेख ने नकद और नकद समकक्ष 21.68 करोड़ डॉलर तथा ऋण लगभग 3.05 अरब डॉलर बताया। AGCO ने 28 सितंबर 2023 को Trimble की कृषि परिसंपत्तियों वाले संयुक्त उद्यम में 85 प्रतिशत हिस्सेदारी के लिए 2 अरब डॉलर और JCA Technologies का योगदान देने संबंधी समझौता घोषित किया। यह पूरी Trimble की 85 प्रतिशत हिस्सेदारी नहीं थी। सौदा अप्रैल 2024 में पूरा हुआ।

5. AgEagle Aerial Systems Inc. 

AgEagle कृषि, बुनियादी ढाँचे और सरकारी उपयोगों सहित कई क्षेत्रों के लिए ड्रोन और डेटा समाधान प्रदान करती थी। लेख का लगभग 150 कर्मचारियों वाला अनुमान वर्तमान कर्मचारी संख्या का सत्यापन नहीं है। 

UAVS मूल्य चार्ट

AgEagle ने 6 सितंबर 2023 को मुख्यतः निगरानी के लिए स्थिर पंखों वाला eBee VISION पेश किया; यह केवल कृषि के लिए नहीं था। 1.583 करोड़ डॉलर का बाजार पूँजीकरण, 0.13 डॉलर का भाव और −0.22 P/E ऐतिहासिक थे। बाद की कंपनी संबंधी घटनाओं के कारण सीधे भाव की तुलना करना कठिन है। लेख में 2023 की दूसरी तिमाही का राजस्व लगभग 32.8 लाख डॉलर और पिछले वर्ष, यानी 2022 में, 95.62 प्रतिशत वृद्धि का उल्लेख भी था। नकारात्मक P/E लाभप्रदता नहीं दर्शाता।

लाभ और सीमाएँ

उपयोग के अनुसार संभावित लाभ हैं:

• दोहराव वाले और शारीरिक रूप से कठिन काम में कमी। मशीनें उपयुक्त परिस्थितियों में लंबे समय काम कर सकती हैं, लेकिन ऊर्जा, रखरखाव और सुरक्षित संचालन आवश्यक हैं।

• कुछ संसाधनों की खपत और बर्बादी में कमी। कुल आर्थिक लाभ खरीद, स्थापना और संचालन की लागत पर भी निर्भर है। 

• निश्चित कामों में दोहराने योग्य सटीकता। रोबोट और सॉफ्टवेयर भी पहचान, सेटिंग और कार्य निष्पादन में गलती कर सकते हैं।

• श्रमिकों की कमी से कुछ राहत। मौसमी श्रम या समय पर फसल काटने की सभी समस्याएँ समाप्त नहीं होतीं।

• उपकरण की डिजाइन सीमाओं के भीतर कठिन काम में सहायता। मशीनों से दुर्घटना का जोखिम पूरी तरह समाप्त नहीं होता। 

प्रमुख सीमाएँ हैं:

• शुरुआती निवेश अधिक हो सकता है। संभावित बचत की तुलना कुल लागत से करनी चाहिए; कीमत घटने या निवेश वसूल होने की गारंटी नहीं है।

• ऊर्जा, रखरखाव, पुर्जों और तकनीकी सहायता की जरूरत लागत और उपलब्धता को प्रभावित करती है।

• प्रशिक्षण, सही सेटिंग और विशेष काम के अनुसार अनुकूलन जरूरी हैं। हर रोबोट या एल्गोरिदम खेती का हर काम नहीं कर सकता।

निष्कर्ष

2023 में कृषि रोबोटिक्स में स्थापित व्यावसायिक प्रणालियाँ और प्रयोगात्मक तकनीक दोनों शामिल थीं। सेंसर, नियंत्रण और यांत्रिक औजारों का मेल अलग-अलग स्तर पर उपयोगी अवसर प्रदान करता है।

मूल्यांकन खेत की जरूरतों, लागत, बुनियादी सुविधाओं, सुरक्षा और पर्यावरणीय प्रभाव के आधार पर होना चाहिए। रोबोटिक्स किसानों की मदद कर सकता है, लेकिन अपने आप अधिक उपज या टिकाऊ खेती सुनिश्चित नहीं करता।